مقدمه مفصلي از موضوع یادگیری ماشين بنويسيد.
یادگیری ماشین یک برنامه کاربردی هیجان انگیز از هوش مصنوعی (AI) است که سیستم ها را قادر می سازد بدون برنامه ریزی صریح از داده ها یاد بگیرند و عملکرد را بهبود بخشند. در هسته خود، یادگیری ماشین فرآیند استفاده از الگوریتم ها و مدل های آماری برای شناسایی الگوها و روابط در داده ها و سپس پیش بینی رویدادهای آینده بر اساس این الگوهای شناسایی شده است. این می تواند کاربردهای گسترده ای در صنایع مانند مراقبت های بهداشتی، امور مالی و بازاریابی داشته باشد. یادگیری ماشین را می توان به سه نوع گسترده تقسیم کرد: یادگیری تحت نظارت، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویت کننده. در یادگیری تحت نظارت، الگوریتم ها از داده های برچسب زده می آموزند، به این معنی که الگوریتم با ورودی های مورد انتظار از آن ورودی ها ترکیب می شود. با استفاده از این اطلاعات، الگوریتم می تواند رابطه چشمگیر بین ورودی ها و خروجی ها را برای ارائه پیش بینی های جدید برای یادگیری پیدا کند. در سال های اخیر
Below is an instruction that describes a task, paired with an input that provides further context. Write a response that appropriately completes the request.
### Instruction: مقدمه مفصلي از موضوع یادگیری ماشين بنويسيد.
### Input: .
### Response: یادگیری ماشین یک برنامه کاربردی هیجان انگیز از هوش مصنوعی (AI) است که سیستم ها را قادر می سازد بدون برنامه ریزی صریح از داده ها یاد بگیرند و عملکرد را بهبود بخشند. در هسته خود، یادگیری ماشین فرآیند استفاده از الگوریتم ها و مدل های آماری برای شناسایی الگوها و روابط در داده ها و سپس پیش بینی رویدادهای آینده بر اساس این الگوهای شناسایی شده است. این می تواند کاربردهای گسترده ای در صنایع مانند مراقبت های بهداشتی، امور مالی و بازاریابی داشته باشد. یادگیری ماشین را می توان به سه نوع گسترده تقسیم کرد: یادگیری تحت نظارت، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویت کننده. در یادگیری تحت نظارت، الگوریتم ها از داده های برچسب زده می آموزند، به این معنی که الگوریتم با ورودی های مورد انتظار از آن ورودی ها ترکیب می شود. با استفاده از این اطلاعات، الگوریتم می تواند رابطه چشمگیر بین ورودی ها و خروجی ها را برای ارائه پیش بینی های جدید برای یادگیری پیدا کند. در سال های اخیر
مقدمه مفصلي از موضوع یادگیری ماشين بنويسيد. .
user
یادگیری ماشین یک برنامه کاربردی هیجان انگیز از هوش مصنوعی (AI) است که سیستم ها را قادر می سازد بدون برنامه ریزی صریح از داده ها یاد بگیرند و عملکرد را بهبود بخشند. در هسته خود، یادگیری ماشین فرآیند استفاده از الگوریتم ها و مدل های آماری برای شناسایی الگوها و روابط در داده ها و سپس پیش بینی رویدادهای آینده بر اساس این الگوهای شناسایی شده است. این می تواند کاربردهای گسترده ای در صنایع مانند مراقبت های بهداشتی، امور مالی و بازاریابی داشته باشد. یادگیری ماشین را می توان به سه نوع گسترده تقسیم کرد: یادگیری تحت نظارت، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویت کننده. در یادگیری تحت نظارت، الگوریتم ها از داده های برچسب زده می آموزند، به این معنی که الگوریتم با ورودی های مورد انتظار از آن ورودی ها ترکیب می شود. با استفاده از این اطلاعات، الگوریتم می تواند رابطه چشمگیر بین ورودی ها و خروجی ها را برای ارائه پیش بینی های جدید برای یادگیری پیدا کند. در سال های اخیر
assistant